当前课程目录 (点击可折叠)
  • 第00章课程资料代码
    • 代码资料网盘地址.txt
  • 第01章Langchain快速入门(1小时17分钟7节)
    • 01-01、快速认识Langchain.mp4
    • 01-02、chain的基本结构_提示_模型_输出解析器.mp4
    • 01-03、免费无限制百度文心一言Langchain接口应用.mp4
    • 01-04、Langchain快速接入国内比肩GPT4大模型Deepse.mp4
    • 01-05、langchain接入国内最强大模型chatglm4.mp4
    • 01-06、Langchain接入开源大模型的类openai服务器.mp4
    • 01-07、调用Deepseek-R1大模型及本地部署多方案.mp4
    • 01-08、Langchain调用本地开源大模型ChatGLM3.mp4
  • 第02章Langchain提示词工程(1小时17分钟6节)
    • 02-01、Langchain提示词模块与历史对话.mp4
    • 02-02、不同案例选择器应用_长度选择器_相似度选择器_重叠选择器.mp4
    • 02-03、ChromaDB向量数据库进行问题思路匹配提高回答准确率.mp4
    • 02-04、对话形式提示词工程.mp4
    • 02-05、提示词里模板中的模板解决复杂的聊天对话.mp4
    • 02-06、Langchain管道提示词模板应用.mp4
  • 第03章Langchain大模型输出解析精讲(39分钟5节)
    • 03-01、Langchain缓存加速应用响应.mp4
    • 03-02、解析输出csv_时间_枚举内容.mp4
    • 03-03、Langchain输出JSON格式和修复大模型错误输出.mp4
    • 03-04、langchain解析大模型XML输出格式.mp4
    • 03-05、如何自定义大模型的输出解析器.mp4
  • 第04章精通Langchain数据检索增强RAG(2小时9分钟11节)
    • 04-01、RAG数据检索增强.mp4
    • 04-02、加载知识库文档与检索算法设置.mp4
    • 04-03、处理解析PDF文档为知识库.mp4
    • 04-04、HTML文本分割提炼网页知识点.mp4
    • 04-05、分割markdown_代码源码提炼知识库文档.mp4
    • 04-06、知识库文档生成多向量检索器实现精准检索.mp4
    • 04-07、让大模型生成检索语句进行精确查找.mp4
    • 04-08、大模型并行控制复杂流程.mp4
    • 04-09、大模型路由映射传递数据.mp4
    • 04-10、自定义链式配置的多种方式.mp4
    • 04-11、自定义流式生成器函数.mp4
  • 第05章 Agent智能体开发 (1小时51分钟 9节)
    • 05-01、搭建第一个AI智能体.mp4
    • 05-02、给智能体添加记忆能力.mp4
    • 05-03、智能体原理.mp4
    • 05-04、OpenAI智能体调用源码解析.mp4
    • 05-05、XML链式执行任务智能体搭建.mp4
    • 05-06、JSON链式智能体任务执行.mp4
    • 05-07、ReAct智能体搭建思路.mp4
    • 05-08、从零使用Langchain搭建适应不同大模型智能体.mp4
    • 05-09、自定义智能体记忆链创建.mp4
  • 第06章 给智能体插上翅膀 (1小时 6节)
    • 06-01、自主搭建超级搜索引擎Searxng服务器作为借口.mp4
    • 06-02、控制智能体限制执行.mp4
    • 06-03、AI大模型获取前沿论文知识.mp4
    • 06-04、AI调用Shell接管控制电脑.mp4
    • 06-05、AI根据问题生成代码并自主运行计算.mp4
    • 06-06、duckduckgo免费搜索引擎API应用.mp4
  • 第07章 案例：具有知识库上下文感知人工智能销售助手 (53分钟 4节)
    • 07-01、具有知识库的上下文感知AI销售助手架构.mp4
    • 07-02、引导销售链与销售智能体实现.mp4
    • 07-03、赛力斯问界汽车知识库问答链搭建.mp4
    • 07-04、多链分工合作协作实现AI销售助手.mp4
  • 第08章 LangGraph多智能体协作框架 (2小时12分钟 6节)
    • 08-01、Langgraph多智体协作框架.mp4
    • 08-02、Langgraph多分支处多任务并行处理.mp4
    • 08-03、循环图与多图协作处理系统复杂任务1.mp4
    • 08-04、让智能体做GPT4都做不了的事情-讲段子Joke.mp4
    • 08-05、灵活应用工具的LangGraph智能体.mp4
    • 08-06、多智能体扮演明星玩综艺.mp4
  • 第09章 企业项目知识管理与智能检索
    • 09-01、SQL自主调用查询.mp4
    • 09-02、SQL连表查询与异常处理.mp4
    • 09-03、langsmith监控调试开发.mp4
    • 09-04、图数据库Neo4j安装与初识.mp4
    • 09-05、cypher语法简介.mp4
    • 09-06、创建和查找图节点精讲.mp4
    • 09-07、创建节点关系.mp4
    • 09-08、WHERE条件查找数据.mp4
    • 09-09、精讲各类型修改节点与边操作.mp4
    • 09-10、精讲各类型删除节点、关系、属性.mp4
    • 09-11、图数据检索排序.mp4
    • 09-12、查找1个节点到另外1个节点中间所有的关系.mp4
    • 09-13、详讲python操控neo4j知识图谱数据库.mp4
    • 09-14、详解AI大语言模型自主操控知识图谱数据库.mp4
    • 09-15、llm_graph_builder知识图生成器应用程.mp4

课程总大小: 4271.17 MB

 

‌课程定位与目标‌

本课程旨在系统性地讲解大语言模型（LLM）的核心原理、关键技术、应用开发及产业实践，帮助学习者从理论到实践全面掌握大模型技术栈。

‌课程核心模块‌

‌1. 基础理论篇‌

  • ‌大模型概述‌：发展历程、基本架构（如Transformer）、技术特点与趋势。
  • ‌预训练技术‌：自监督学习、掩码语言建模、数据与算力需求。
  • ‌对齐与优化‌：指令微调、人类反馈强化学习、模型评估方法。

‌2. 关键技术篇‌

  • ‌模型架构演进‌：从GPT、BERT到MoE、混合专家模型等。
  • ‌推理与部署‌：量化、剪枝、蒸馏、服务化框架。
  • ‌多模态扩展‌：视觉-语言模型、音频处理、跨模态理解。

‌3. 应用开发篇‌

  • ‌提示工程‌：零样本/少样本学习、思维链、模板设计。
  • ‌智能体开发‌：工具调用、规划、记忆与多智能体协作。
  • ‌行业解决方案‌：客服、编程、教育、医疗等场景的落地案例。

‌4. 实践与生态‌

  • ‌开源模型使用‌：Llama、ChatGLM、Qwen等模型的部署与微调。
  • ‌开发平台工具‌：LangChain、Dify、FastGPT等低代码平台。
  • ‌安全与治理‌：偏见控制、内容安全、合规性与伦理考量。

‌学习路径建议‌

  • ‌初学者‌：建议从基础理论入手，结合代码实践理解模型工作流程。
  • ‌开发者‌：可重点关注应用开发与智能体构建，快速实现业务集成。
  • ‌研究者‌：深入关键技术篇，跟踪架构优化与多模态前沿进展。

‌课程特色‌

  • ‌系统性强‌：覆盖从理论到产业的全链路知识。
  • ‌注重实践‌：提供代码示例、项目案例与工具链指导。
  • ‌紧跟前沿‌：包含行业最新模型、技术与应用趋势分析。
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